• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.58.1-59
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• 2021

Exploration of asteroids' internal structure is essential for understanding their evolutional history. It also provides a fundamental information about the history of coalescence and collision of the solar system. Among several models of the internal structures, the rubble-pile model, confirmed by the near-Earth asteroid (25143) Itokawa by Hayabusa mission [1], is now widely regarded as the most common to asteroids with size ranging from 200 m to 10 km [2]. On the contrary, monolithic and core-mantle structures are also possible for small asteroids [3]. It is, however, still challenging to look through the interior of a target object using remote-sensing devices. In this presentation, we introduce our ongoing research conducted at Seoul National and propose an idea to infer the internal structure of Apophis using available instruments. Itokawa's research provides an important benchmark for Apophis exploration because both asteroids have similar size and composition [4][5]. We have conducted research on Itokawa's evolution in terms of collision and space weathering. Space weathering is the surface alteration process caused by solar wind implantation and micrometeorite bombardment [6]. Meanwhile, resurfacing via a collision acts as a counter-process of space weathering by exposing fresh materials under the matured layer and lower the overall degree of space weathering. Therefore, the balance of these two processes determine the space weathering degrees of the asteroid. We focus on the impact evidence on the boulder surface and found that space weathering progresses in only 100-10,000 years and modifies the surface optical properties (Jin & Ishiguro, KAS 2020 Fall Meeting). It is important to note that the timescale is significantly shorter than the Itokawa's age, suggesting that the asteroid can be totally processed by space weathering. Accordingly, our result triggers a further discussion about why Itokawa indicates a moderately fresh spectrum (Sq-type denotes less matured than S-type). For example, Itokawa's smooth terrains show a weaker degree of space weathering than other S-type asteroids [7]. We conjecture that the global seismic shaking caused by collisions with >1 mm-sized interplanetary dust particles induces granular convection, which hinders the progression of space weathering [8]. Note that the efficiency of seismic wave propagation is strongly dependent on the internal structure of the asteroid. Finally, we consider possible approaches to investigate Apophis's internal structure. The first idea is studying the space weathering age, as conducted for Itokawa. If Apophis indicates a younger age, the internal structure would have more voids [9]. In addition, the 2029 close encounter with Earth provides a rare natural opportunity to witness the contrast between before and after the event. If the asteroid exhibits a slight change in shape and space weathering degree, one can determine the physical structure of the internal materials (e.g., rubble-pile monolithic, thick or thin regolith layer, the cohesion of the materials). We will also consider a possible science using a seismometer.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.57.4-58
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• 2021

Asteroids have undergone various processes such as impacts, space weathering, and thermal evolution. Because they expose their surfaces to space without atmosphere, these evolutional processes have been recorded directly on their surfaces. The remote-sensing observations have been conducted to reveal these evolutional histories of the target asteroids. For example, crater and boulder distributions are unambiguous evidence for past nondestructive impacts with other celestial bodies. Multiband and spectroscopic observations have revealed space-weathering history (as well as compositions). Whereas most physical quantities have been examined intensively using spacecraft and telescopes, only a little has been studied on "the grain size". It is one of the fundamental physical quantities for diagnosing the collisional and thermal history of asteroids. Our group has conducted polarimetric research of asteroids (as well as Moon [1]) to determine the particle size and further investigate the evolutional histories of target asteroids [2],[3]. For example, the existence of regolith on an S-type asteroid, Toutatis, was suggested almost twenty years before space exploration [4]. Moreover, we reported that near-Sun asteroids indicate a signature of submillimeter grains, which could be created by a thermal sintering process by solar radiation [5]. However, it is important to note that in-situ polarimetry has not been reported on the asteroid surface, although the Korean Lunar Exploration Program aims to do polarimetry on the lunar surface [6]. Therefore, it is expected that the polarizer mounted on the Korean Apophis spacecraft can make the first estimate of the grain size and its regional variation over the Apophis surface. In this presentation, we outline research of S-type asteroid surfaces through remote-sensing observations and consider the role of polarimetry. Based on this review, we consider the purpose, potentiality, and strategy of the polarimetry using the onboard device for the Apophis spacecraft. We will report a possible polarization phase curve of Apophis estimated from ordinary chondrites and past observational data of S-type asteroids, taking account of the space weathering effect. Based on this estimation, we will consider the strategy of how to determine the particle size (and space weathering degree) of the Apophis surface. We will also mention the detectability of dust hovering on the surface.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.263-275
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• 2023

The Sun-Earth Lagrange point L4 is considered as one of the unique places where the solar activity and heliospheric environment can be observed in a continuous and comprehensive manner. The L4 mission affords a clear and wide-angle view of the Sun-Earth line for the study of the Sun-Earth and Sun-Moon connections from he perspective of remote-sensing observations. In-situ measurements of the solar radiation, solar wind, and heliospheric magnetic field are critical components necessary for monitoring and forecasting the radiation environment as it relates to the issue of safe human exploration of the Moon and Mars. A dust detector on the ram side of the spacecraft allows for an unprecedented detection of local dust and its interactions with the heliosphere. The purpose of the present paper is to emphasize the importance of L4 observations as well as to outline a strategy for the planned L4 mission with remote and in-situ payloads onboard a Korean spacecraft. It is expected that the Korean L4 mission can significantly contribute to improving the space weather forecasting capability by enhancing the understanding of heliosphere through comprehensive and coordinated observations of the heliosphere at multi-points with other existing or planned L1 and L5 missions.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.231-252
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• 2023

We present the analysis results of the simultaneous multifrequency observations of the blazar 4C +28.07. The observations were conducted by the Interferometric Monitoring of Gamma-ray Bright Active Galactic Nuclei (iMOGABA) program, which is a key science program of the Korean Very Long Baseline Interferometry (VLBI) Network (KVN). Observations of the iMOGABA program for 4C +28.07 were conducted from 16 January 2013 (MJD 56308) to 13 March 2020 (MJD 58921). We also used γ-ray data from the Fermi Large Array Telescope (Fermi-LAT) Light Curve Repository, covering the energy range from 100 MeV to 100 GeV. We divided the iMOGABA data and the Fermi-LAT data into five periods from 0 to 4, according to the prosody of the 22 GHz data and the presence or absence of the data. In order to investigate the characteristics of each period, the light curves were plotted and compared. However, a peak that formed a hill was observed earlier than the period of a strong γ-ray flare at 43-86 GHz in period 3 (MJD 57400-58100). Therefore, we assumed that the minimum total CLEANed flux density for each frequency was quiescent flux (S_q) in which the core of 4C +28.07 emitted the minimum, with the variable flux (S_var) obtained by subtracting S_q from the values of the total CLEANed flux density. We then compared the variability of the spectral indices (α) between adjacent frequencies through a spectral analysis. Most notably, α_22-43 showed optically thick spectra in the absence of a strong γ-ray flare, and when the flare appeared, α_22-43 became optically thinner. In order to find out the characteristics of the magnetic field in the variable region, the magnetic field strength in the synchrotron self-absorption (B_SSA) and the equipartition magnetic field strength (B_eq) were obtained. We found that B_SSA is largely consistent with B_eq within the uncertainty, implying that the SSA region in the source is not significantly deviated from the equipartition condition in the γ-ray quiescent periods.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.169-185
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• 2023

The GMT-Consortium Large Earth Finder (G-CLEF) is the first instrument for the Giant Magellan Telescope (GMT). G-CLEF is a fiber feed, optical band echelle spectrograph that is capable of extremely precise radial velocity measurement. G-CLEF Flexure Control Camera (FCC) is included as a part in G-CLEF Front End Assembly (GCFEA), which monitors the field images focused on a fiber mirror to control the flexure and the focus errors within GCFEA. FCC consists of an optical bench on which five optical components are installed. The order of the optical train is: a collimator, neutral density filters, a focus analyzer, a reimager and a detector (Andor iKon-L 936 CCD camera). The collimator consists of a triplet lens and receives the beam reflected by a fiber mirror. The neutral density filters make it possible a broad range star brightness as a target or a guide. The focus analyzer is used to measure a focus offset. The reimager focuses the beam from the collimator onto the CCD detector focal plane. The detector module includes a linear translator and a field de-rotator. We performed thermoelastic stress analysis for lenses and their mounts to confirm the physical safety of the lens materials. We also conducted the global structure analysis for various gravitational orientations to verify the image stability requirement during the operation of the telescope and the instrument. In this article, we present the opto-mechanical detailed design of G-CLEF FCC and describe the consequence of the numerical finite element analyses for the design.

• 한국지구과학회지
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• 제45권2호
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• pp.111-120
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• 2024

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 "cloudynight"을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량("Cloudiness")은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권1호
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• pp.15-28
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• 2016

본 연구의 목적은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통한 학생들의 모델링 능력 변화를 '모델과 모델링에 관한 인식'과 '모델링 실행'의 두 측면으로 살펴보는 것이다. 이를 위해, 중학교 2학년 학생 41명을 대상으로 천문학 내용과 관련하여 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 실시하고, 수업 전과 후에 각각 모델링 능력 검사를 실시하였다. 검사 결과 학생들의 '모델과 모델링에 관한 인식'은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통해 더 진보된 관점으로 변화하였다. 학생들은 사회적 구성 활동을 통해 모델을 이용하여 자신의 생각을 표현할 수 있다는 것과, 하나의 현상을 설명할 수 있는 복수의 과학적 모델이 존재하며, 과학적 모델이 변화할 수 있음을 인식하게 되었다. 학생들의 '모델링 실행'의 변화는 사전과 사후의 수준 변화에 따라 4 가지 유형(모델링 수준 상승 유형, 모델링 수준 하강 유형, 높은 수준 유지 유형, 낮은 수준 유지 유형)으로 나누어졌다. 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통해 대부분의 학생들의 '모델링 실행' 수준이 상승하였다. 이러한 변화는 학생들로 하여금 자신의 모델을 다른 모델과 비교하고 경쟁할 수 있는 기회를 제공한 사회적 구성 활동에 영향을 받은 것으로 나타났다. 한편, 일부의 학생들은 오히려 '모델링 실행' 수준이 내려가거나 변화가 없었다. 이 학생들의 학교 과학 성적은 비교적 우수했으며, 정확한 정답을 찾아 시험에서 좋은 성적을 얻는 것을 학습의 목표로 여기고 있었다. 이것은 전통적인 수업방식에 길들여진 학생들이 증거를 기반으로 지식을 구성해가는 과정을 중시하는 과학적 모델의 사회적 구성 수업 방식에 더 큰 어려움을 겪을 수 있다는 것을 말해준다.